big-data-1
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OBJETIVO
 
•        Ejecutar análisis de datos con modelos básicos de estadísticas y minería de datos básica 
•        Implementar técnicas de ingesta de datos multiorigen en Power BI.
•        Reconocer la implementación de consultas en bases de datos SQL.
•        Conocer modelo Copo de Nieve y Modelo Estrella en tecnologías Inteligencia de Negocios (Bussiness INtelligence).
•        Reconocer los conceptos generales de los ecosistemas de datos distribuidos aplicados a la analítica de datos.
•        Reconocer la arquitectura básica de HDFS, Hadoop para entornos Big Data.
TEMARIO
 
  • UNIDAD TEMATICA 1. 
    Lenguajes SQL Bases de Datos Oracle (5 Horas)
    Introducción a consultas SQL (8 horas) 
    •        Consultas en 2 o mas tablas
    •        Funciones básicas SQL
    •        Inner join, Left Join, Rigth Join y Full Join
    •        Agrupamiento y having
    •        Consultas y subconsultas

  • UNIDAD TEMATICA 2. 
    Estadística Básica (5 horas)
    Contexto General (3 horas) 
    •        Media, promedio, mediana, moda 
    •        Desviación estándar
    •        Líneas de regresión
    •        K-means

  • UNIDAD TEMATICA 3. 
    Lenguaje SQL  (10 horas)
    Contexto General (6 horas) 
    •        Instalación de Oracle Apex
    •        Consultas basicas
    Consultas  2 o mas tablas
    •        Group BY
    •        Subconsultas
 
  • UNIDAD TEMATICA 4. 
    Introducción a la Analítica Power BI) (10 horas)
    Contexto General (6 horas) 
    •        Introducción al Power BI
    •        Ingesta desde diferentes orígenes (Web, Excell, Nube, Multitablas)
    •        Modelos Ejemplo
    •        Practicas aplicada en cada clase

  • UNIDAD TEMATICA 5. 
    Introducción a la Estadística Aplicada en Analítica (10 horas)
    Contexto General (6 horas) 
    •        Introducción al Python
    •        Modelos de Regresion
    •        Modelos de Clasificacion
    •        Modelos Ejemplo prácticos con Python

  • UNIDAD TEMATICA 6. 
    Herramientas Para Big Data I – Adquisición y Almacenamiento de Datos (10 horas)  
    Eco sistema Hadoop (6 horas) 
    •        Hadoop
    •        Map reduce
    •        HDFS
    •        YARN
    •        Tecnologías BBDD
    •        Flume
    •        Sqoop
    •        Kafka
    •        BBDD -Analitica, Business Intelligence , Hive, Spark
    •        Grand processing I y II

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